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Précisions


PIB (Parité pouvoir d'achat) ($ international constant 2011)
Le produit intérieur brut (PIB) est l'indicateur le plus retenu pour évaluer la production de biens et services d'un pays pendant une année. Il illustre l'importance de l'activité économique d'un pays ou la grandeur de sa richesse générée. Quand la valeur est établie en dollars constants (sur la base d'une année de référence) on peut retrancher les effets trompeurs de l'inflation ou de la déflation. L'indicateur en question est d'autant plus adéquat pour des données internationales puisqu'on lui a apporté la correction dite de la PPA (parité pouvoir d'achat). On tient alors compte des pouvoirs d'achat réels, très variables d'un pays à l'autre. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas strictement identiques, ces estimations ne sont pas toujours parfaitement exactes. Attention: cette donnée ne tient pas compte de l'importance de la population; pour la considérer il faudra envisager le PIB PPA par habitant.

Pour mieux comprendre les possibilités de cet indicateur économique, consulter notre outil sur les composantes du PIB: PIB des États-Unis.

Source: Banque mondiale

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Facteur de conversion pour la parité du pouvoir d'achat
Formation brute de capital fixe ($ US courant)
Indice des prix à la consommation (2010 = 100)
Indice des prix à la consommation (croissance annuelle en %)
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus pauvres
Inégalité - part des revenus pour les 10% les plus riches
Inégalités - Part des revenus détenus par le 1er quintile (les moins fortunés)
Inégalités - Part des revenus détenus par le 2e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 3e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 4e quintile
Inégalités - Part des revenus détenus par le 5e quintile (les plus fortunés)
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Valeur ajoutée - agriculture (% du PIB)
Valeur ajoutée - fabrication (% du PIB)
Valeur ajoutée - Industrie (% du PIB)
Valeur ajoutée - Services (% du PIB)
Variations des inventaires ($ US)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19902 758 064 652
19912 742 825 158 -0,55
19922 566 623 925 -6,42
19932 575 229 191 0,34
19942 701 414 119 4,90
19952 895 917 166 7,20
19962 780 077 787 -4,00
19972 927 420 131 5,30
19983 065 013 045 4,70
19993 175 352 746 3,60
20003 096 304 484 -2,49
20013 234 546 399 4,46
20023 351 525 134 3,62
20033 170 627 061 -5,40
20043 360 702 482 5,99
20053 391 224 736 0,91
20063 553 022 965 4,77
20073 716 729 736 4,61
20083 793 076 233 2,05
20094 118 797 567 8,59
20104 309 531 604 4,63
20114 490 299 877 4,19
20124 717 228 913 5,05
20133 017 261 031 -36,04
20143 020 799 285 0,12
20153 158 632 570 4,56
20163 316 762 744 5,01
20173 464 600 252 4,46
20183 614 985 036 4,34

Faits saillants


Augmentation de 31% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 3 313 261 938,76. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 31 %. C'est en 2012 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 717 228 913) et c'est en 1992 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 566 623 925). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 4 481 005 434. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = 0.64 et coefficient de détermination = 0.41).

En 1990, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,01 %. En 2018, cette même part est de 0,00 %.

Consulter cette page pour accéder à un tableau du calcul du PIB pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Congo (rep. dem.), Cameroun, Guinée Équatoriale, Gabon.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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